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基于辐射能的主汽温模型辨识与模糊PID控制

徐桦  
【摘要】: 本课题针对现场安装了辐射能检测设备的200MW燃煤锅炉进行研究。锅炉的主汽温系统是大惯性、大滞后的对象,并且动态特性随机组负荷变化而变化,运行过程中扰动多,这对于控制主汽温稳定一直是个难题。 常规的PID控制器在处理大迟延对象上很难获得令人满意的控制效果。针对大时滞对象的模糊控制具有设计简单、调节性能好并有消除不可测干扰的影响等特点,而神经网路模型有良好的逼近滞后环节特性。基于这种思想,本文将两种方法结合起来,提出一种基于神经网络模型的模糊PID控制。 针对主汽温度的大迟延、大惯性及扰动因素多的特点,在本文中,首先在分析现场数据的基础上,分别用线形自适应神经网络和BP神经网络辨识理论建立了不同负荷下主汽温系统模型。然后将辨识出的参数导入到各自封装模型中,以便于控制仿真的调用。 然后基于计算出的辐射能和辨识出来的模型,设计了模糊PID控制器的控制逻辑,并将模糊PID控制器运用于主汽温控制的仿真中。通过与常规PID控制器比较,仿真结果证明当辐射能变化时模糊PID控制器有更好的控制效果。 最后对本文工作进行总结,提出了对于下一步研究工作的建议和构想,并提出部分改进措施。


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